Deepseek est un rappel à l’approche de l’IA inconnue avec prudence

Il y a eu beaucoup d’excitation et de nombreux titres générés par le récent lancement de En profondeur. Et, alors que la technologie derrière cette dernière itération de l’IA générative est sans aucun doute impressionnante, à bien des égards, son arrivée résume aujourd’hui l’état de l’IA. C’est-à-dire que c’est intéressant, prometteur et peut-être un peu sur-typé.

Je me demande si cela peut être en partie une chose générationnelle. La génération des baby-boomers a été la première à y être largement employée et cette cohorte a appris à la dure les leçons des affaires. Les projets devaient être justifiés par le coût parce que la technologie était coûteuse et devait être attachée à un cas de retour sur investissement robuste. Les projets ont été déployés lentement parce qu’ils étaient complexes et devaient être alignés sur un besoin commercial spécifique, approuvé par les bonnes parties prenantes. «Project Creep» était craint et la relation entre elle et «l’entreprise» était souvent lourde et complexe, caractérisée par des soupçons mutuels.

Aujourd’hui, la situation est quelque peu différente. L’industrie informatique est énorme, le Fortune 50 regorge de grandes marques technologiques et d’autres secteurs émerveillez les marges bénéficiaires du secteur des logiciels. Tout cela peut être très bien pour la Silicon Valley et les capital-risqueurs de Sand Hill Road désespérément à trouver la prochaine grande chose. Mais dans le monde réel de l’informatique de l’informatique, les choses devraient être vues avec plus de prudence, un niveau de pragmatisme approprié et même un ou deux sourcils levés.

Ce qui nous ramène à l’IA. L’IA est loin d’être nouvelle et a ses racines tout le chemin du retour au milieu du siècle précédent. Jusqu’à présent, malgré toute l’excitation, il n’a joué qu’un rôle modéré dans le monde des affaires. Le succès d’outils comme Chat-GPT l’a catapulté à l’attention grand public, mais elle est toujours en assailli par des problèmes familiers. Il est coûteux de se déployer sérieusement, il nécessite (au moins jusqu’à profondeur) un énorme pouvoir de calcul pour se développer et il fournit des réponses qui sont souvent discutables. Il y a également de sérieuses questions à poser sur la responsabilité légale et le droit d’auteur.

Un acte d’équilibrage

Nous devons trouver un équilibre heureux entre le boosterisme et l’expérimentation inhérents à l’IA aujourd’hui et un sens sain du pragmatisme. Nous devons commencer par l’analyse de rentabilisation et nous demander comment l’IA nous aide. Quelle est notre mission? Où sont nos opportunités stratégiques et nos risques? Ok, maintenant comment l’IA peut-elle nous aider? Aujourd’hui, il y a trop «L’IA est géniale, voyons ce que nous pouvons en faire».

Aujourd’hui, je considère l’IA comme une opportunité massive, mais les cas d’utilisation doivent être élaborés. L’IA est excellente dans les tâches de calcul massives dans lesquelles les êtres humains sont mauvais. Il peut étudier les modèles et détecter les tendances plus rapidement que notre faible cerveau humain. Il ne sort pas du lit du mauvais côté du matin, se lève facilement ou nécessite deux semaines de vacances en Méditerranée chaque année. Il est étonnamment excellent dans un nombre limité de tâches créatives telles que la fabrication d’images, de musique, de poèmes et de vidéos. Mais c’est mauvais à voir la vue d’ensemble. Il n’a pas le sens humain de la prudence qui nous empêche de danger, et il n’a aucune expérience du monde réel du travail qui est composé d’une énorme gamme de variables, dont la moindre est la moindre humeur et la perception humaines.

L’IA aujourd’hui est excellente au bord: dans la mise sous tension des robots qui répondent aux questions prévisibles ou aux agents qui nous aident à réaliser des tâches par cœur plus rapidement que ce ne serait autrement le cas. L’automatisation des processus robotiques a été une aide utile et a changé la dynamique de la façon dont l’être humain interagit avec les ordinateurs: nous pouvons désormais remettre des travaux ennuyeux comme le traitement des applications de carte de crédit ou des allégations de dépenses et nous concentrer sur le fait d’être des penseurs créatifs.

Il y a aussi des zones grises. L’IA conversationnelle est un travail en cours, mais nous pouvons nous attendre à des améliorations rapides basées sur l’apprentissage continu itératif de nos amis binaires. Bientôt, nous pourrions être impressionnés par la capacité de l’IA à deviner nos prochaines étapes et à suggérer des moyens plus intelligents d’accomplir notre travail. De même, il est possible que l’IA en apprenne plus sur nos entreprises verticales et pour comprendre les tendances que les humains peuvent manquer lorsque nous ne voyons pas la forêt pour les arbres.

Mais nous sommes en dehors des PDG des robots, et nous devons nous assurer que les «décisions» de l’IA sont tempérées par les boss humains qui ont du bon sens, la capacité de vérifier, tester et revenir. L’avenir est celui où l’IA et l’humanité travaillent de concert, mais pour l’instant, nous sommes sages de déployer avec soin et avec des budgets raisonnables et le niveau d’engagement approprié.

Nous devons regarder attentivement pour le prochain hit Deepseek, l’interroger et commencer par des questions à l’ancienne quant à l’applicabilité, aux coûts et aux risques. Je note que le site Web de Deepseek porte le slogan «dans l’inconnu». C’est à peu près juste: nous devons maintenir un esprit d’aventure et d’optimisme, mais éviter de nous perdre dans un nouveau désert technologique.

Photo de Solen Feyissa sur Désactiver

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